基于OLS动态模糊神经网络结构研究  

Research of Dynamic Fuzzy Neural Network Structure Base on OLS

作　　者：卞立兵[1] 邓辉文[2] 

机构地区：[1]西南大学计算机与信息科学学院,重庆400715 [2]西南大学逻辑与智能研究中心,重庆400715

出　　处：《科学技术与工程》2011年第3期620-623,共4页Science Technology and Engineering

摘　　要：最小正交二乘算法(OLS)采用正交化方法,独立计算回归算子对输出的贡献进行动态模糊神经网络基函数的中心的选取,对网络结构进行调整产生的扰动比较小。仿真实验表明,该方法较其他方法构造的网络系统更适合于实时领域。Orthogonal least squares algorithm （OLS） using the orthogonal method, independent calculation the return on the output of the operator contribution to select the center of basis function of dynamic fuzzy neural network, adjustments in the network structure of the disturbance is relatively small. Simulation results show that the method over other methods of construction of the network system is more suitable for real-time field.

关 键 词：动态模糊神经网络 最小正交二乘法 函数逼近 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]